对命名实体识别进行语言模型微调
Hugging Face是一个提供各种自然语言处理（NLP）和自然语言理解（NLU）任务的工具和预训练模型的平台。在我们之前的文章“拥抱Hugging Face：探索Hugging Face”中，我们深入了解了这个平台的基本知识以及它的开源库，该库具有许多最先进的转换器架构的实现。这篇文章通过提供与特定任务相关的各种Hugging Face工具的单一连接视图，进一步增强了Hugging Face的文档。具体来说，本文将解释如何组合多个Hugging Face功能，对现有的语言模型进行细调，以用于命名实体识别（NER）。
相关背景
在本节中，我们简要介绍了构建我们的模型所必需的两个基础概念。作为提醒，在我们的文章“拥抱Hugging Face：探索Hugging Face”中，我们介绍了Hugging Face的基础知识。
- 命名实体识别
- 模型微调
在下面的章节中，假设您对模型开发和相关概念有一定的了解——如果有任何不清楚的地方，请随时联系我们！
命名实体识别
命名实体识别（”NER”）是一个常见的自然语言处理任务，用于识别和分类相关信息或实体到许多预定义的（命名）组中。NER模型可以针对各种实体进行训练。其中一些最常见的实体包括：
- 人名
- 组织机构名
- 日期
- 地点
在下面的图片中，我手动标记了一个示例句子中的几个不同的命名实体。在机器学习和NLP的语境中，NER是通过模型自动化进行这个分类过程的过程。
NER模型可以支持各种任务，包括但不限于信息检索、内容摘要、内容推荐和机器翻译。